Developing a Spoken Language Outcome Monitoring Procedure for Early Hearing Detection and Intervention Programs
Notice bibliographique
Résumé
Early Hearing Detection and Intervention programs are associated with improved spoken language outcomes for children who are deaf/hard-of-hearing. Best practice recommendations call for regular spoken language outcome monitoring to support decision making for all stakeholders (families, audiologists, speech-language pathologists, and program managers).\nDespite the clear calls for spoken language outcome monitoring, there is no peer-reviewed guidance as to how Early Hearing Detection and Intervention programs can best accomplish this monitoring. This dissertation evaluates the assumptions underlying spoken language outcome monitoring and contributes a new procedure developed for a Canadian Early Hearing Detection and Intervention program: the Ontario Infant Hearing Program.\nWhether decisions can be validly made using assessment data underpins the tenability of spoken language outcome monitoring. Chapter 2 considers test misuse across the profession of speech-language pathology from test design to clinical practice. I argue that a conceptual validity framework is one potential solution. This framework is applied throughout the dissertation.\nChapter 3 aims to develop a spoken language outcome monitoring procedure to support the Ontario Infant Hearing Program. This chapter describes the process I engaged in, including a scoping review and critical appraisal of norm-referenced spoken language tests, to develop an outcome monitoring procedure for the Infant Hearing Program.\nPrior to implementing the recommended procedures province-wide, the Infant Hearing Program needed evidence as to whether the recommendations (a) meaningfully inform stakeholder decisions and (b) are feasible to implement. Chapter 4 reports on a pilot implementation of the recommended procedures and speech-language pathologists’ perceptions of it.\nDuring development of the procedure outlined in Chapter 3, one of the key vulnerabilities I recommended to monitor was early vocal development in children who are younger than 2 years. Chapter 5 is a survey study capturing the clinical questions speech-language pathologists’ have about early vocal development of children who are deaf/hard-of-hearing to inform future projects to assess the validity of candidate vocal development assessments.\nOverall, this dissertation contributes a spoken language outcome monitoring procedure for Early Hearing Detection and Intervention programs and highlights the tension between decisions, psychometrics, and implementation, in accomplishing spoken language outcome monitoring to inform best practice recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,284 | 0,369 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».